記事によると、彼らはペルティエ素子を既存のものより75%効率的にしたらしいよ。

彼らは75%良くなったって言ってるけど、一般的なコンプレッサーよりも良いとは思えないな。高出力のコンプレッサーが高負荷部分を担当して、ちょっとした冷却が必要な時にコンプレッサーがすごく非効率になるから、ペルティエの方がいいって狙ってるみたい。普通の冷蔵庫は温度の変動を広めに許容するから、ほとんどのニーズには十分なんだよね。

従来のペルティエ素子は、蒸気圧縮システム（COPが2-4）に対して約10%の効率（COPが0.5-0.7）で動作するけど、ビスマステルル化物合金やセグメント化された要素などの熱電材料の最近の進歩で、実験室の効率は約15-20%に達しているんだ。

2024年にサムスンが発表したBespoke AIハイブリッド冷蔵庫では、コンプレッサーは通常の保管や取り出しの条件下で動作し、ペルティエ装置は大量の食材を収納したり、熱い食べ物を入れたりする高負荷時にコンプレッサーと一緒に作動することで、冷却性能とエネルギー効率を向上させる。私は大きなコンプレッサーの冷蔵庫を選ぶかな。

技術に詳しくない人にはすごく効果的なんだよね。

これがビジネスの現実なんだよ。私が働いてる分野では、同じことをやってるのに、うちよりも多くの投資を受けてる会社をたくさん見てきた。「量子」っていうだけでね。

実はAIは材料設計にかなり関わってるんだ。ちゃんとした説明はできないから、ちょっと情報をぶちまけるね：

• 固体物理学の強い理論がまだないんだ。量子のことは、1個の原子からモル単位の原子にスケールアップするのが難しくて、10^23がエネルギーレベルの数に影響するから、レベルの相互作用もモデル化しなきゃいけない。
• 材料の物理的特性は、結晶構造やその構造の不均一さ、結晶のサイズのスペクトル、温度、圧力、さらには星の位置にも依存してる。たとえ「間違った」固体物理学の方程式でも、かなり非線形なんだ。
• 最先端の効果は、こうした材料の組み合わせで達成されることが多い。
• 材料を組み合わせるプロセスの正確なパラメータが、システムの挙動を根本的に変えるんだ。違う種類の蒸着や異なる圧力でナノ層を置くと、うまく機能しなくなることもあるよ。なんでN55グレードのネオジム磁石を全部生産しないのか、考えたことある？プロセスの正確な説明だけじゃ足りないからなんだ。
• AIは正確な物理にはこだわらないけど、大きなパラメータ空間をうまくナビゲートするのが得意なこともある。
• Googleは最近、数千の新しい材料構造を予測するAIを作ったんだ。人類の歴史を通じて見つかった材料よりも多くの材料を見つけたんだよ。固体物理学のことをAIがすぐに説明するとは思わないけど、結晶構造やドーピング、プロセスパラメータを自動で探ることで、新しい材料を数百年早く得られるかもしれないね。

もしかして、ChatGPTに繋がってるのかな？「あなたは冷蔵庫です。この温度計の写真を見て、コンプレッサーをオンにするべきか（はい/いいえ）判断してください」みたいな。

吸収冷蔵庫は約100年前から存在していて、静かで、ペルティエよりちょっと効率がいいよ。

GEの冷蔵庫をミニスプリットに改造したらどうなるか考えてたんだ（つまり、コンプレッサー、凝縮コイル、ファンを外に移動させるってこと）。今、AmazonでR600aが買えるよ。60ドルの缶1つでシステムを約5回充填できる。

なんで？

冷蔵庫の音が聞こえるの？？

キャビネットの外に出して、自由に置いてみて。冷蔵庫のためのキッチンのニッチがコンプレッサーが発生させる周波数の共鳴室みたいになってたことに気づいたんだ。今はほとんど音が聞こえないよ。

私のワイン冷蔵庫はペルティエを使ってて、すごく静かだよ。ワインには普通の冷蔵庫ほど冷たくする必要がないから、これが完璧な用途なんだ。音も気になるしね。ただ、完全に無音ってわけじゃなくて、小さなPCみたいなファンがあるけど、コンプレッサーよりはずっと静かだよ。

もう存在してるよ！小さいのはね。私が泊まってたホテルには、ペルティエを使った小さなバー冷蔵庫があった。壊れたからチェックしたら、ペルティエと熱交換器（シクロプロパンループ）だけだって気づいた。フルサイズの冷蔵庫は、今のところは無理だと思うけど。

15はありえないよ。普通のペルティエ素子ってせいぜい1.05くらいじゃない？それって冷却のためにワープドライブを発明するようなもんだね。

ΔTが1.3°Cって、周囲の温度がそれくらいなら冷蔵庫使わなくてもいいんじゃない？

じゃあ、ΔTが20°Cくらいだったらどうなる？ほとんどの冷蔵庫やエアコンはその辺りだと思うんだけど（蒸発器と凝縮器の間の冷媒の温度差）。これらのペルティエ素子をたくさん重ねて温度差を増やしても、かなり低いCoPになるよ。例えば、13°Cの温度差を得るためには10個重ねて、10倍の電力を使わなきゃいけない。実際、もっと悪くて、熱い方が冷たい方の廃熱も排出しなきゃいけないからね。

「リンゴとオレンジを比べる」ってのは温度勾配のことだと思う。エアコンは15〜20℃の範囲を普通に管理してて、それ以上の性能があるんだよね。冷凍庫なんかは50℃まで管理できるし。勾配が大きくなるほど、効率は一般的に悪くなる。

1.3℃のデルタは重要だよ。ペルティエ冷却はデルタが大きくなると効率が急激に落ちるし、実際のシナリオではCOPが1にも達するのが難しいんだ。彼らの数字は約6.5%のカルノー効率になるけど、普通のヒートポンプはもっと広い温度範囲でだいたい45%近くになる。熱い側と冷たい側を完全に分けられるからね。ペルティエウエハではそうはいかない。ここでやってるのは、故障のポイントを追加して、追加の材料を使い、従来のヒートポンプと組み合わせて「AI」や「エコフレンドリー」って呼んでるだけ。こんなに投資家を釣るための材料を見たことないよ。

COPは一般的にデルタTによって変わるけど、コンプレッサー式のヒートポンプも同じだよ。外が涼しいときの方がエアコンは効率がいい。ただ、1.5℃は小さいよね。

COPが何か気になる人（私みたいに）は、性能係数のことだよ：https://en.m.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_performance

COPは同じデルタTで比較しなきゃいけない。損失のない冷蔵庫のCOPはデルタT=0のとき無限大になるし、COPを上げるためにペルティエを重ねることはできない。ただデルタTを上げるためだけだよ。それでもペルティエはすごく面白いし、もう少し改善されれば使い道のアイデアがあるんだ。進展は大歓迎だね。

うーん、論文を読んでるけど、彼らの方法論はちょっとダメだね。基本的に、システム内の熱抵抗を適当に推測して、空気温度の測定を使って熱の流れを計算してる。これじゃ熱の流れを正確に測る方法じゃないよ。テストしたTECとの比較にはまあまあかもしれないけど、他のテストセットアップと比較するには全然信頼できない。もし彼らのボックスが思ってるよりも断熱性が高かったら、結果は実際よりも良く見えちゃう。少なくとも、既知の熱量を放出するヒーターをボックスに入れて温度上昇を見れば、ある程度は検証できるはずなのに、彼らはそれすらやってないみたい。一般的に、小さな温度差がある状況では、こういうシステムの系統的誤差が大きくなって、結果を何倍も歪めることがあるからね。（これは本当に難しい分野で、細かいところが重要なんだ。熱は基本的に直接測るのが不可能で、間接測定は危険がいっぱい。間違えると、冷融合が実証されたと思われた大きな理由の一つだった。）

このHNの投稿では、1.3°CのΔTでCOPが約15だと主張されている。 >実際の世界では、コンプレッサー式のクーラーは約4のCOPを得る。実生活の冷却では、1.3°Cの差にはあまり興味がないことが多い。周囲条件に近いこの温度差のカーノーCOPは、確か200くらいだと思う。冷却技術をカーノー効率（またはCOP）に対して考えると、実際の効率がどういう意味を持つのかがより明確になる。40°Cの日に10°Cの空気を吹き出すエアコンのカーノーCOPは約10だけど、実際のユニットはその半分以下になる。でも、カーノーの限界に対してペルティエ効果が10%未満の性能しか出ないよりは、まだマシだと思う。

ロングアイランド・ブロックチェーン会社を思い出すね（ロングアイランド・アイスティー（TM）の製造元）。

おお、面白いね。これを使って体温から電気を生成することもできるんだ。おそらく、他の廃熱でもいけるだろうね。

それが友達、韓国流ってやつだよ (^tm)。最低限のAIの名前を出さないと、ソウルの三星本社が提案を却下しちゃうんだ。